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AI也能“從零開始”設計蛋白酶？酶工程領域重要里程碑！
2025年03月03日 11:59:53
來源：化工儀器網 點擊量：13767
在新一期《科學》期刊上，一項由諾貝爾獎得主、美國華盛頓大學的大衛·貝克教授及其團隊完成的突破性研究成果引發了廣泛關注——他們首次利用AI，成功從零開始設計了具有復雜活性位點的絲氨酸水解酶，這一成就標志著酶工程領域邁入了一個全新的里程碑。
人工智能(AI)作為現代科技的杰出代表，已經在多個領域展現出其強大的應用潛力和價值。在醫療健康領域，AI能夠借助先進的算法和大數據處理能力，快速、精準地診斷疾病；在農業領域，AI的應用推動了智慧農業和智能農機的發展；在科學研究與探索領域，AI的應用主要體現在數據處理、模型預測和實驗設計等方面。
酶是自然界中的“魔法師”，它們能夠在溫和條件下迅速加速化學反應，并改變分子的結構。酶存在于所有生物體的細胞中，是生命必不可少的組成部分。目前，酶已經在藥物生產和工業過程中得到應用。新開發的酶設計工具有望推動更廣泛的應用領域。
然而，傳統酶設計方法在整合活性位點至預先存在的蛋白質結構時，往往受到結構靈活性和活性位點預組織程度的限制，導致催化效率不盡如人意。盡管化學手段能在一定程度上緩解這些問題，但最初通過計算設計的酶效率仍遠低于天然酶。
在新一期《科學》期刊上，一項由諾貝爾獎得主、美國華盛頓大學的大衛·貝克教授及其團隊完成的突破性研究成果引發了廣泛關注——他們首次利用AI，成功從零開始設計了具有復雜活性位點的絲氨酸水解酶，這一成就標志著酶工程領域邁入了一個全新的里程碑。
貝克團隊此次引入了一種名為PLACER(蛋白質—配體原子構象集合再現)的新型機器學習網絡。該網絡通過分析蛋白質骨架、氨基酸特性和結合分子的化學結構，能夠預測酶活性位點的精確原子排列。這一創新技術的運用，使得團隊能夠更準確地設計具有高效催化能力的酶。
在研究中，研究人員使用了貝克爾實驗室開發的RFdiffusion模型，這是一款開源的蛋白質生成AI程序，并使用PLACER評估這些蛋白質的活性位點組織情況，幫助篩選出最有潛力的從零開始設計的酶。經過不懈努力，他們成功設計出了功能性絲氨酸水解酶。
這些酶僅需最小化的活性位點規范，就能有效地催化酯水解反應。此外，該方法還在低通量篩選過程中發現了5種全新的酶折疊方式，這些折疊方式不同于任何已知的天然絲氨酸水解酶，極大地豐富了這一古老酶家族的結構多樣性。
研究人員表示：“它們還不如天然酶表現得好，但這些酶是計算機生成的，已經是目前為止最優秀的，并且非常精確。”與此同時，貝克爾實驗室的博士畢業生安娜?勞科也說道：“現在，理論上我們能夠制造出針對任何反應的定制酶。這簡直顛覆了我們過去設計酶的方式。”這一研究成果不僅代表了從頭設計酶的重大進步，也為開發更高效的催化劑開辟了新途徑。對于理解和擴展酶的功能性而言，這一突破同樣具有重要意義。
在生命科學領域，AI也正逐步成為蛋白酶設計的重要工具。蛋白酶的設計通常需要精確控制氨基酸序列和三維結構，而傳統的蛋白酶設計方法依賴大量的實驗試錯，不僅耗時費力，而且成本高昂。相比之下，AI技術憑借其強大的算法和數據處理能力，能夠快速分析海量的蛋白質結構與功能數據，并預測氨基酸序列如何折疊成三維結構。這不僅顯著提升了蛋白酶設計的效率，還有助于發現和設計全新的蛋白酶，為生命科學領域的研發創新注入了新的活力。
展望未來，隨著AI技術的不斷發展和完善，我們有理由相信，酶工程領域將迎來更多的突破性進展。這些進展不僅將推動生命科學領域的發展，還可能為醫藥、化工等多個行業帶來革命性的變化。
(資料參考來源： 科技日報等)
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